pytorch官网:https://pytorch.org/ 这里安装pytorch0.4.1版本(最新版本为1.3.0系列,但是在跑github上的一些项目时会不断地报“ UseWarinig:Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated and will be removed in 1.3”的警告log,很影响观察,所以我们降级为了0.4.1版本: 1.pytorch0.4.1(cuda90): (

1.  已经安装了anaconda.然后就可以创建你自己的环境了(你最好一定要指定个python版本,如下, 我指定为python3.6, 如果需要的话你也可以指定其他python版本,并不是说anaconda自带的是哪个python版本就只能用哪个python版本!) conda create -n jjenv_pytorch python=3.6 1.1 切换环境: conda activate jjenv_pytorch  (退出这个环境用 conda deactivate) 2.在和工作

开始是按照教程:https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/80103095 安装了Pytorch0.4.0,但是安装后发现在import torch 出问题了!!! 原因已更新:我舍弃了上面教程.真正原因是要用pip3 install...,我直接用Pytorch官方安装教程成功了 E:\cudnn-8.0-windows10-x64-v7>pip install http://download.pytorch.org/whl/cu

参考了官网https://pytorch.org/previous-versions/中的说明 (jj1env) [ji@dev down_python0.4.0]$ pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 这样就pytorch就安装完了. pip install torchvision 这样就安装了 torchvision  ,当然你也可以安装torchvi

PyTorch框架,据说2018.4.25刚刚上架windows,安个玩玩 我的环境: windows 10 anaconda虚拟环境python3.6 cuda9.1 cudnn7 pytorch  0.4.0 cuda9和cudnn我之前安装tensorflow的时候已经安装过了,这里接着在tensorflow的环境下安装,省的再安装其他模块了 1.whl下载 官网上和别人的教程都是cmd或conda下载安装,我试了试慢的不行,还出错,所以就单独下载whl文件,下载地址http://down

python安装第三方库--换镜像源 1. 更换anaconda源 清华大学镜像:清华大学镜像 anaconda下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 更换仓库镜像源命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mi

20180425更新  安装pytorch0.4.0: conda uninstall pytorch # 如果是CUDA版本的话 conda uninstall cuda80 cuda90 # 如果 已安装的 PyTorch 版本 >= 0.3 conda install -c defaults vc=14 # 安装官方的包 conda install -c pytorch pytorch ------------------------分割线-------------------- 1.安装

目录 0,资源整理 1,安装最新版的显卡驱动 2,安装visual studio 3,安装cuda 4,安装cudnn,配置环境变量 5,安装pytorch 6,安装torchvision 7,验证 整理gpu加速的深度学习框架pytorch的安装过程. 0,资源整理 1,百度网盘完整版资源(包括:visual strudio+显卡驱动+cuda+cudnn+pytorch==0.4.1的.whl安装包,我安装的就是这一套,现将这些资源整理出来) 链接:https://pan.baidu.com

强烈建议安装anaconda之后再来安装这个pytorch,具体怎么安装百度搜索就知道了. 温馨提示,在安装anaconda的时候记得将"添加到环境变量"(安装的时候是英文的)这一选项选上. 下面假设你已经安装好anaconda了: 1.第一步下载pytorch的安装包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1mh6U01i 密码: 8yty 2.打开命令行进入上面所下载的安装包所在的目录,然后输入如下命令: conda install --offline pyto

这几天为了运行python的图像转换的项目,不得不安装pytorch,安装了两天,最后把经验记录一下. 如果版本不匹配会抛出很多错误,而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题. 在安装pytorch之前,首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡,然后打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的版本,老的显卡建议就到8.0,因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上 我的显卡计算能力只有3.0.如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级. 运算能力参照:https://blog.csdn.ne

贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,其包含了conda, numpy, scip

安装anaconda,下载64位版本安装https://www.anaconda.com/download/    官网比较慢,可到清华开源镜像站上下载 环境变量: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D:\Anaconda3\Library\usr\bin;D:\Anaconda3\Library\bin;D:\Anaconda3\Scripts; 官网教程 https://docs.anaconda.com/anaconda/nav

1.离线下载: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 在清华镜像软件站下载相应的版本,由于我之前安装了cuda8.0以及anaconda3中安装了python3.6,所以选择版本为:pytorch-0.4.0-py36_cuda80_cudnn7he774522_1.tar.bz2,cudnn为7. 2.cmd到上面下载的目录: 输入离线安装命令:conda install --offline py

一.关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音或文本识别系统.CTC论文 CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列),这部分可参考CRNN论文 特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度),宽度越小,获得的特征序列里的特征向量个数越多,极端情况下,

/var/lib/docker/overlay2 占用很大,清理Docker占用的磁盘空间,迁移 /var/lib/docker 目录 du -hs /var/lib/docker/ 命令查看磁盘使用情况. 1 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: 2 docker system prune命令可以用于清理磁盘,删除关闭的容器.无用的数据卷和网络,以及dangling镜像(即无tag的镜像) 3 docker system pr

好消息!!目前pytorch已经提供windows官方支持,可以直接安装了,请移步这里. pytorch是facebook开发的深度学习库,其目标是想成为深度学习领域整合gpu加速的numpy.笔者研究的re-id领域最近有不少基于pytoch的代码,跟进一下.因为编程时一直远程到工作站上不太方便,本地开发用的是windows(笔记本对ubuntu的支持不佳),无奈pytoch目前还没有对windows的官方支持(计划0.4版本开始支持,目前是0.3.1),.所幸的是知乎用户蒲嘉宸一直在提供适合

写在前面: 继续docker的学习,学习了docker的基本常用命令之后,我在docker上安装jdk,tomcat两个基本的java web工具,这里对操作流程记录一下. 软件准备: 1.jdk-7u79-linux-x64.tar.gz 2.apache-tomcat-8.0.36.tar.gz 下载centos镜像:(下载centos这个过程极其漫长) # 启动docker服务 service docker start # 检索centos镜像 docker search centos #

如果你正在构建一个基于 gulp 的前端自动化开发环境,那么极有可能会用到 gulp-sass ,由于网络原因你可能会安装失败,因为安装过程中部分细节会到亚马逊云服务器上获取文件.本文主要讨论在不变更网络环境的前提下安装 gulp-sass / node-sass . 问题描述 执行 npm install 安装软件包 gulp-sass $ npm install gulp-sass 这个过程中会先安装 node-sass ,因为 gulp-sass 依赖于 node-sass .中间出现的错